写一段用上面回归得到的结果画散点图的代码
时间: 2024-05-03 14:23:31 浏览: 7
以下是使用Python的Matplotlib库画散点图的代码,假设回归得到的结果为x和y:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('Independent Variable')
plt.ylabel('Dependent Variable')
plt.title('Scatter Plot of Regression Results')
plt.show()
```
这段代码会将回归得到的结果用散点图展示出来,其中x和y分别代表自变量和因变量的数据。xlabel和ylabel分别为x轴和y轴的标签,title为图表的标题。最后的plt.show()会显示出图表。
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写一段画线性回归图的python代码
我可以回答这个问题。以下是一段画线性回归图的Python代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(50) * .1
# 计算线性回归的系数
coef = np.polyfit(x, y, 1)
# 画出散点图和线性回归线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, np.polyval(coef, x), color='red')
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码使用了`numpy`和`matplotlib`库,首先生成了50个随机数据点,然后使用`np.polyfit`函数计算出线性回归的系数,最后使用`plt.scatter`和`plt.plot`函数画出散点图和线性回归线。
写一段线性回归图的python代码
以下是一段简单的线性回归图的 Python 代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(50) * .2
# 使用最小二乘法进行线性回归
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
k, b = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[]
# 绘制散点图和回归线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, k * x + b, 'r')
plt.show()
```
这段代码首先生成了 50 个随机数据点,然后使用最小二乘法进行线性回归,得到回归系数 k 和截距 b,最后绘制散点图和回归线。